被低估未被广泛使用的有用的 HTML标签？

们的经济正在数字化，这不仅意味着基础架构面临更大压力，而且当我们谈论正常运行时间和响应延迟之类的问题时，对用户的要求也更高。

就其本身而言，企业组织正在寻找一种既可以处理工作量又可以带来成本优势并提供不同平台功能的环境。每个云都有其优点和缺点，并且智能云团队正在学习如何结合使用它们。基于微服务的体系结构使其更加流行。如果多云架构受到良好控制，则可以在需要时转移每个事务(或事务的一部分)。了解为什么我们建议采用多云方法是以下大多数公司的理想选择。

多云是指在单个异构基础架构中同时使用多个云提供商提供的服务。这些可以是公共云(例如Amazon AWS，Microsoft Azure或Google GCP)，也可以是私有云和公共云的混合。

但是，在不同部门中使用不同的云远低于使用多个云的实际策略。在各种云环境中部署工作负载也是如此。尽管不同部门拥有不同的公共云可能是企业开始“多云之旅”的方式。但是，许多人现在正转向从将多云作为多云管理工具开始就将多云引入其基础结构和软件计划的方法。

真正的多云策略的核心是故意和主动地使用多个云并找到正确的工具来管理它们。

单云与多云策略

当云计算首次出现时，实际上似乎一个云解决方案可以满足组织的所有需求。他们从简单地将应用程序转移到公共云基础架构开始，可能需要进行一些重构。一旦这一概念被证明对于不太关键的应用程序是可靠的，企业就开始越来越多地将其转移到他们选择的云中或直接构建。

多云环境的出现有许多不同的原因：

• 同一企业内的不同部门或部门可以彼此独立地购买云服务。
• IT部门开始在另一个平台上复制其公共云部署，希望确保有效的灾难恢复(DR)并防止供应商锁定。
• 合并或收购通常会导致在单个公司中使用多个云。
• 一些公司正在积极推行多云战略，通常是为了实现更好的成本优化。

(原因千差万别，但效果却是相同的。 根据Gartner的调查，到2020年，将有75%的组织部署了多云或混合云模型。这些模型中的大多数还将包括多个基础架构提供商。) ，向多云的过渡总是发生在频谱上，从偶然到完全刻意。好的多云策略始于企业的所在高度，无论是单个云提供商还是多个云提供商。


 

2.云迁移从某种意义上说，云迁移比以往更加困难。虽然兴起multicloud，并出现类似Kubernetes平台和ANTHOS，已使得它更容易集成在一个云与托管在其他正在运行的工作负载，公有云在其他方面变得更加本土。如果您采用Azure Stack或AWS Outposts之类的框架来帮助构建您的云工作负载，则最终将高度依赖您的云提供商，而无需简单的方法即可将应用程序，数据和配置移至另一个公共云而无需重建所有内容从头开始。AIOps可能会成为应对这一挑战的解决方案。如果IT团队原本需要从头进行重建以从一个云迁移到另一个云，则AIOps工具可以通过利用AI重写新平台的配置来实现流程自动化。换句话说，IT团队不必让AIOps工具为它们创建繁重的工作，而不必手动为不同的云重新创建IAM策略，API配置等。结果是，即使不同的云平台在其服务产品中变得更加复杂和独特，云迁移也将变得更加顺畅。

3.云架构规划IT团队在使用云环境时面临的一个主要挑战是，有太多的云服务可供选择-每种服务的配置选项太多-识别每种工作负载的最佳服务类型令人望而生畏至少可以说。

如果将给定的应用程序部署到虚拟机，容器或使用无服务器功能，它会以最佳方式(以最具成本效益的方式)执行吗?对于给定的工作负载，哪个或哪些云区域将提供最佳结果?如果您想利用边缘计算的优势，那么工作负载到底应该放在哪里：在云网关上，在设备上还是在两者的组合上?

这些是IT架构师在现代云环境中不断解决的问题。传统上，了解哪种安排最有效的唯一方法是手动测试不同的选项并分析结果。

借助AIOps，可以更轻松地预测哪种架构模式和配置最适合给定的云工作负载。通过使用有关工作负载需求以及每个潜在体系结构解决方案的性能和成本的数据，AIOps工具可以提供比IT团队可以手动设计的建议更强大，更系统的建议。



 

（编辑：盐城站长网）

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